dual_threshold算子的缺陷:它只能分割出灰度值高的亮区域,不能分割出灰度值低的暗区域 read_image (Image, ‘C:/Users/happy xia/Desktop/2.png‘) dual_threshold (Image, RegionCrossings1, 174, 200, 180) dual_threshold (Image, RegionCrossings2, 176, 200, 180) dual_threshold (Image, RegionCrossing...
Halcon中阈值二值化的算子众多,通常用得最多的有threshold、binary_threshold、dyn_threshold等。 threshold是最简单的阈值分割算子,理解最为简单;binary_threshold是自动阈值算子,它可以自动选出暗(dark)的区域,或者自动选出亮(light)的区域,理解起来也没有难度。 动态阈值算子dyn_threshold理解起来稍微复杂一点,使用dyn...
4.auto_threshold 5.binary_threshold 6.dual_threshold 7.hysteresis_threshold 8.dyn_threshold 1.threshold 函数原型: threshold(Image : Region : MinGray, MaxGray : ) 1. 函数功能: 使用全局阈值分割图像。 参数说明: Image :HImage类型,输入图像,即待分割图像。 Region :HRegion类型,输出区域,即分割后的...
Threshold(in):输出的区域灰度值的绝对值必须大于Threshold,注意这里是绝对值 注:dual_threshold算子的缺陷:它只能分割出灰度值高的亮区域,不能分割出灰度值低的暗区域
Halcon阈值化算⼦dual_threshold和var_threshold的理解Halcon中阈值⼆值化的算⼦众多，通常⽤得最多的有threshold、binary_threshold、dyn_threshold等。threshold是最简单的阈值分割算⼦，理解最为简单；binary_threshold是⾃动阈值算⼦，它可以⾃动选出暗（dark）的区域，或者⾃动选出亮（light）的区域，...
auto_threshold:另一种自动全局阈值分割方法,同样基于图像的直方图,但可能采用更复杂的算法来确定阈值。 dyn_threshold:局部动态阈值分割,适用于背景灰度复杂或前景目标包含多种灰度的图像。 var_threshold:基于局部平均值和标准偏差的局部自适应阈值分割。 dual_threshold:双重阈值分割,用于有符号图像的阈值处理。 (4)提...
1.threshold(Image : Region : MinGray, MaxGray : ) 这是最简单也是最常用的一种threshold,把那些灰度值在(MinGray,MaxGray)中的像素点选中,构成Region,而把其他灰度的像素点排除在外。 2.fast_threshold(Image : Region : MinGray, MaxGray, MinSize : ) 与threshold类似,为了节省时间按两步执行。第一,...
5.dual_threshold-双重阈值分割(有符号图像的阈值算子) 6.auto_threshold-自动全局阈值分割 7.fast_threshold-快速全局阈值分割 8.watersheds-分水岭算法分割 --- 参考文章: 提取线条的lines_color、lines_facet、 lines_gauss算子 halcon之共线连接union_collinear_contours_xld ...
Restriction:Threshold >= 1 && Threshold <= MinGray Example (HDevelop) * Edge detection with the Laplace operator (and edge thinning) diff_of_gauss(Image,Laplace,2.0,1.6) * find "`positive"' and "`negative"' regions: dual_threshold(Laplace,Region,20,2,1) * The zero runnings are the com...
dual_threshold(Image : RegionCrossings : MinSize, MinGray, Threshold : ) * 通过阈值分割有符号图像(灰度值有正负之分),通常前面伴随着如diff_of_gauss,sub_image等这样的算子使用 fast_threshold(Image : Region : MinGray, MaxGray, MinSize : ) ...